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基于颜色和纹理特征的林火烟雾识别被引量：5: 2016年; 为了实现森林火灾的智能化预警,提出了基于颜色和纹理特征的林火烟雾识别方法.首先使用颜色特征确定烟雾疑似区域,随后采用局部二值模式方差(Local Binary Pattern Variance,LBPV)提取疑似区域纹理的不规则度特征并产生LBP图像.然后利用小波变换分解LBP图像并提取模糊度、复杂度和相关度特征.最后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行烟雾识别.结果证明,颜色结合纹理特征方法可以有效实现林火烟雾的识别,为林火烟雾识别研究提供了一种有效方案.; 兰久强刘金清刘引吴庆祥; 关键词：纹理小波变换

基于DM642的嵌入式车牌识别系统设计与实现被引量：3: 2017年; 为了在嵌入式平台实现车牌的实时检测与识别,研究了基于DM642的车牌检测与识别技术。首先结合纹理检测算法和Adaboost分类器进行车牌定位,进而采用旋转差分最大类间距离法实现倾斜校正,校正后的车牌子图结合垂直投影法和聚类分析法对车牌字符进行分割,识别过程采集的是字符的Gabor滤波器特征,结合遗传算法和支持向量机优化Gabor参数作为区分不同字符的最优参数,并用SVM做最终的分类训练以得到最终的分类数据。车牌识别系统算法基于EMCV与Opencv图像处理库在DM642上进行代码移植。该系统在车牌定位部分很好地避免了单独纹理检测定位的无方向性和单独Adaboost分类的定位不完整性。识别部分能找到最优的Gabor参数,避免了随机设置Gabor参数而无法最大分类的缺陷。识别后数据能基于TCP协议发送到PC服务器,实现远程车辆车牌的定位与识别。; 陈存弟刘金清刘引蔡淑宽何世强周晓童邓淑敏吴庆祥; 关键词：DM642 纹理检测 GABOR滤波器支持向量机

仪表字符识别中的图像处理算法研究被引量：3: 2016年; 本文对仪表字符识别系统中的图像处理算法进行研究,提出一种仪表屏幕分离算法。先进行图像预处理,再进行屏幕搜索,最后分割出各个待识别的字符。实验结果表明,该算法具有良好的有效性和实用性。; 刘金清喻丽春刘引; 关键词：预处理形态学

基于DM642的车牌识别系统被引量：1: 2016年; 为了提高智能交通系统的管理效率,给出一种基于芯片DM642的车牌识别系统。系统采用基于DM642的硬件平台,由车辆信息采集模块、DSP处理模块、监视器和PC系统4大模块组成。对采集图像进行灰度化、灰度增强和滤波降噪的预处理;利用基于字符竖向纹理特征的定位方法实现车牌定位;再经几何变换,完成字符分割;对分割图像进行字符分类并做归一化处理,通过模式匹配得出识别结果。实验选取3组不同特点的车牌图像,结果显示,所给系统的正确识别率可达93.5%~95.4%。; 喻丽春刘金清刘引; 关键词：DM642 车牌定位字符分割字符识别

基于改进GA参数优化的SVR股价预测模型被引量：4: 2015年; 针对股票价格的动态性及非线性等特点,提出了基于改进遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化参数的支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)股价预测模型.首先将选取的股票价格样本进行小波去噪处理,然后将经过改进GA优化参数的SVR模型对去噪后的数据进行预测及评价.结果证明,改进小波-GA-SVR模型具有良好的预测效果,对股票价格的预测研究具有一定的意义.; 孙秋韵刘金清刘引吴庆祥; 关键词：小波去噪支持向量机回归股价预测

基于DM642的纹理检测与Adaboost分类器相结合的车牌定位被引量：3: 2017年; 智能交通系统(Intelligent Transportation System,简称ITS)是一种实时、准确、高效的综合交通运输管理系统,而车牌识别(License Plate Recognition LPR)技术是智能交通系统的关键技术之一.为了在嵌入式系统中实现车牌的实时检测,研究了基于TMS320DM642的车牌检测、定位与识别技术.本文提出一种基于纹理检测和Adaboost分类器相结合的车牌定位算法,针对该算法与DM642的结合进行了系统设计,并且基于EMCV与Opencv图像处理库进行了代码移植.该系统很好的避免了单独纹理检测的定位无方向性和单独Adaboost分类的定位不完整性的缺点,较好的提高了定位准确率,且定位后的车牌图像能够基于TCP协议发送到PC服务器,实现远程的车辆车牌的定位和监控.; 陈存弟刘金清刘引蔡淑宽何世强周晓童邓淑敏吴庆祥; 关键词：TMS320DM642 纹理检测 EMCV

基于改进的GAC模型的图像分割: 2016年; 利用各向同性非线性扩散的图像滤波,并改进了Li Chunming提出的GAC模型中的边缘函数和Heaviside函数,减少图像弱边缘泄露现象.采用改进后的GAC模型对肺部的CT图片,脑部的MR图片和脊椎的CT图像进行分割,取得了较好的分割效果.; 刘金清刘引喻丽春刘伟伟; 关键词：图像分割医学图像

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刘引